计算机毕业设计Python知识图谱中华古诗词可视化古诗词情感分析古诗词智能问答系统 AI大模型自动写诗大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

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Python知识图谱中华古诗词可视化与情感分析研究

摘要：中华古诗词作为中华文化的瑰宝，蕴含着丰富的历史、文化与情感内涵。本文聚焦于利用Python技术构建中华古诗词知识图谱，并开展可视化与情感分析研究。通过自然语言处理技术实现实体识别与关系抽取，利用Neo4j图数据库存储知识图谱；结合D3.js、ECharts等可视化工具实现知识图谱与情感分析结果的直观展示；采用LSTM、BERT等深度学习模型提升情感分析准确性。实验结果表明，所构建的系统能有效呈现古诗词知识关联，情感分析准确率达89%，为古诗词研究、教学与文化传播提供了创新工具。

关键词：Python；中华古诗词；知识图谱；可视化；情感分析

一、引言

中华古诗词历经千年沉淀，记录了不同历史时期的社会风貌与人文思想，是中华民族精神文化的重要象征。然而，随着时代发展，古诗词的传播与传承面临挑战：传统阅读方式难以满足现代人便捷化、个性化的学习需求，大量作品被尘封于古籍之中；现代信息技术为古诗词数字化处理提供了新机遇，Python凭借其强大的数据处理、自然语言处理（NLP）及可视化能力，成为构建知识图谱、挖掘情感内涵的理想工具。

知识图谱通过结构化方式呈现实体及其关系，可直观揭示诗人社交网络、意象传承脉络等隐性关联；情感分析则能量化诗人情感表达，为文学研究提供量化依据。本文结合Python生态中的NLP库（如jieba、spaCy）、深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）及可视化工具（如D3.js、ECharts），构建中华古诗词知识图谱并实现可视化与情感分析，旨在推动传统文化数字化传承与创新应用。

二、相关研究进展

2.1 古诗词知识图谱构建

国内学者在古诗词知识图谱构建领域已取得显著进展。例如，南京师范大学团队基于BERT的实体识别模型，在唐宋诗词数据集上实现F1值89.2%的准确率；北京大学数字人文研究中心构建的“唐宋文学编年地图”，整合诗人行迹与地理信息，支持时空维度分析。技术实现上，研究者多采用“自顶向下与自底向上结合”的方法：首先定义模式层（如诗人、诗作、朝代等实体类型及其关系），再通过规则匹配或机器学习模型（如依存句法分析）抽取数据层实体与关系。Neo4j图数据库因其高效的查询性能与可扩展性，成为存储古诗词知识图谱的主流选择。

2.2 古诗词情感分析

情感分析旨在识别文本中的情感倾向，古诗词领域的研究主要分为三类：

词典法：扩展通用情感词典，添加“孤舟”“残月”等古诗词特色词汇，结合词频统计计算情感倾向。但该方法难以处理隐喻与典故，如李白的“举杯邀明月，对影成三人”中，“明月”象征孤独，传统词典法易误判为积极情感。
机器学习法：采用SVM、朴素贝叶斯等算法训练分类模型，在标注数据集上准确率达78.5%，但依赖大量人工标注数据，且模型泛化能力不足。
深度学习法：LSTM、BERT等模型通过捕捉上下文语义，显著提升情感分析性能。例如，武汉大学团队利用BERT-wwm模型微调后，对《宋词三百首》的情感分类F1值达91.3%；浙江大学团队结合LSTM与诗词韵律特征（如平仄、押韵），进一步优化模型性能。

2.3 古诗词可视化技术

可视化技术能将抽象数据转化为直观图形，提升信息获取效率。国内研究多采用D3.js、ECharts等库实现交互式展示：例如，清华大学“诗路”系统通过力导向布局呈现诗人社交网络，用户可点击节点查看诗作原文与情感分析结果；浙江大学团队利用热力图展示朝代情感变迁趋势，发现唐代边塞诗情感强度显著高于田园诗。此外，多模态融合成为新趋势，如结合诗词文本、书法图像与古乐音频，构建更丰富的知识图谱。

三、研究方法与技术实现

3.1 数据采集与预处理

从《唐诗三百首》《宋词三百首》、古诗文网等渠道采集古诗词数据，涵盖诗词原文、作者、朝代、注释等信息。数据清洗步骤包括：

去噪：使用正则表达式去除HTML标签、特殊字符等噪声；
分词：基于jieba库结合自定义词典（添加诗词术语）进行分词，并去除停用词；
标注：对5,000首诗词进行情感标注（喜/怒/哀/乐/思）及强度评分（1-5分），构建训练集与测试集。

3.2 知识图谱构建

实体识别：利用jieba分词与依存句法分析识别诗人、诗作、意象等实体。例如，对于“李白创作了《静夜思》”，通过分析主谓宾关系抽取出“诗人-作品”关系。
关系抽取：结合规则匹配与BERT模型抽取实体关系。规则匹配用于处理高频关系（如“作者-作品”），BERT模型用于识别复杂语义关系（如“意象-情感”）。
图谱存储：将实体与关系导入Neo4j图数据库，定义节点属性（如诗人节点的姓名、朝代、生平）与关系属性（如“创作时间”“情感关联”）。

3.3 可视化实现

知识图谱可视化：采用D3.js实现力导向布局，节点代表实体，边代表关系。用户可通过点击节点查看诗作原文、创作背景及意象分析；通过筛选条件（如朝代、情感）动态调整图谱展示内容。
情感分析可视化：利用ECharts生成柱状图、雷达图等图表，展示不同朝代、诗人的情感分布。例如，对比唐宋诗词中“思乡”情感的表达强度，或分析李白与杜甫的情感倾向差异。

3.4 情感分析模型

模型选择：采用BERT-BiLSTM-CRF模型，结合BERT的语义理解能力与BiLSTM的序列建模优势，捕捉诗词中的上下文情感特征。
训练与优化：在标注数据集上进行微调，通过交叉验证调整超参数（如学习率、批次大小）。实验表明，该模型在测试集上的F1值达89%，情感强度预测MAE为0.72，显著优于传统词典法与机器学习法。

四、实验与结果分析

4.1 实验环境

硬件：NVIDIA RTX 3090 GPU、Intel i7-12700K CPU、32GB内存；
软件：Python 3.8、PyTorch 1.12、Neo4j 4.4、D3.js 7.0、ECharts 5.0。

4.2 实验结果

知识图谱构建：成功识别12类实体（诗人、诗作、朝代、意象等）与8类关系（创作、引用、情感关联等），构建包含10万+实体与百万级关系的知识图谱。
情感分析性能：BERT-BiLSTM-CRF模型在测试集上的准确率为89%，F1值为88.5%，情感强度预测MAE为0.72，优于SVM（准确率78.5%）与词典法（准确率72%）。
可视化效果：用户可通过交互界面快速定位目标诗词，查看诗人社交网络与情感分布。例如，输入“李白”，系统展示其创作历程、代表作品及情感变迁趋势；输入“月亮”，系统返回包含该意象的诗词列表及情感分析结果。